Описать подозреваемого в преступлении так, чтобы другие смогли гарантированно опознать его, — непростая задача, если только у подозреваемого нет какой-то отличительной черты. Однако эксперты полиции знают, на что следует обращать внимание и какие эпитеты нужно использовать при описании преступника, чтобы другой человек мог себе его представить. Они также знают, как нужно составить фоторобот преступника, чтобы его было легче опознать.

Чем-то подобным занимается и статистика. Чтобы обобщить обширное множество данных, рассчитывается несколько показателей (их может быть, например, пять или шесть), которые содержат больше всего информации и помогают получить достаточно точное представление обо всех данных в целом. Эти показатели обычно делятся на три группы: показатели центра распределения, показатели вариации и квантили. В этом разделе мы расскажем о показателях первой группы, которые указывают, в окрестности каких значений располагаются данные.

Среднее арифметическое

Мы все рассчитывали свой средний балл, когда учились в школе или институте. Например, баллы выставляются по шкале от 0 до 10, итоговый балл рассчитывается как средний балл трех промежуточных экзаменов, а пороговая оценка равна 5. Оценки 3, 2 и 6 на промежуточных экзаменах означают, что вы не сдали экзамен; оценки 4, 4 и 7 означают успешную сдачу (а как быть, если вы получили 4, 4,3 и 6,3?).

Среднее арифметическое — это один из наиболее распространенных показателей центра распределения. Эта величина используется весьма широко благодаря своим особым свойствам и простоте расчетов. Она также демонстрирует нетривиальные свойства при некоторых расчетах. Попробуем, к примеру, найти среднее арифметическое средних арифметических. Среднее арифметическое (3, 4, 3) равно 4, среднее арифметическое (4, 6) равно 5, но среднее арифметическое всех этих чисел равно 4,4, а не среднему значению средних арифметических (4 + 5)/2 = 4,5. Как правило, если дано множество из n₁ значений со средним арифметическим и второе x_^¯1 множество из n₂ значений со средним арифметическим x_^¯2, то средним арифметическим значений множества из (n₁ + n₂) значений будет

Эта формула эквивалентна формуле расчета среднего для всех значений, так как если выборка содержит n элементов, среднее значение которых равно х_^¯, их сумма будет равна nх_^¯. Таким образом, числитель общего среднего арифметического равен сумме всех элементов выборки, а знаменатель — общему числу элементов выборки.

Рассмотрим пример. Если средний возраст сотрудников-мужчин в компании равен 36 годам, а средний возраст женщин — 32 годам, то каков средний возраст всех сотрудников? Ответ зависит от конкретной численности мужчин и женщин. Если половина сотрудников — мужчины, а половина — женщины, то средний возраст будет равняться 34 годам. Если 73 % сотрудников — мужчины, а 23 % — женщины, то средний возраст будет равен 35 годам. Заметим, что доля мужчин и женщин рассчитывается по следующим формулам: p₁ = n₁(n₁ + n₂) и р₂ = n₂(n₁ + n₂), поэтому первую формулу можно записать в следующем виде: x_^¯t = р₁x_^¯1 + р₂x_^¯2.

В некоторых случаях среднее арифметическое является не самой подходящей величиной. Если мы хотим обобщить данные о сроках доставки товара или о времени поезда в пути, среднее арифметическое не даст нам полезной информации. Может быть так, что по договору срок поставки должен составлять 10 дней, при этом в половине случаев товар доставляется за два дня, что становится неожиданностью для заказчика (на складе может не быть места для товара, к примеру), а в другой половине — за 18 (заказчик уже потерял надежду получить товар). Хотя в среднем сроки поставок соблюдаются идеально точно, означает ли это, что в компании все в порядке?

Аналогичная ситуация может произойти и в примере с поездом. Если в половине случаев мы будем приезжать на работу на полчаса раньше, это не компенсирует получасовых опозданий во второй половине случаев, особенно если в офис нельзя попасть до начала рабочего дня. В этих примерах наиболее информативной величиной будет процент опозданий или процент случаев, когда поезд опаздывает больше чем на определенное время.

Еще один недостаток среднего арифметического — сильная зависимость от крайних значений. Разумеется, странно, что число ног у большинства людей выше среднего, но это на самом деле так: у некоторых людей всего одна нога или нет ни одной (крайние значения), из-за чего среднее число ног у людей чуть меньше двух.

Медиана

Медиана — это значение, которое будет располагаться точно в центре, если мы упорядочим значения в порядке возрастания. Если даны значения 6, 7, 5, 2 и 9, их медиана равна 6 — именно это значение расположено в центре упорядоченного ряда из этих чисел. Если число элементов четно, медиана рассчитывается как среднее арифметическое двух центральных элементов. Свойства медианы частично компенсируют недостатки среднего арифметического. Кроме того, она меньше подвержена воздействию крайних значений. К примеру, среднее арифметическое вышеприведенных чисел равно 5,8, медиана — 6. Если при вводе этих чисел в компьютер мы вместо 9 случайно укажем 99, среднее арифметическое станет равно 23,8, а медиана будет по-прежнему равна 6.

Еще одним преимуществом медианы по сравнению со средним арифметическим является тот факт, что по определению ровно 50 % значений будут меньше медианы, оставшиеся 50 % — больше. Если, например, мы хотим узнать, входим ли мы в число наиболее высокооплачиваемых сотрудников, нужно сравнить нашу зарплату именно с медианой. Рассмотрим 10 сотрудников с зарплатами 0,8; 0,8; 0,9; 0,9; 1,0; 1,0; 1,1; 1,1; 1,2 и 10 тысяч евро. Все сотрудники, за исключением одного (90 % от общего числа), получают зарплату меньше средней, которая равна 1,88 тысяч евро. С медианой подобное невозможно: если наша зарплата больше медианы, мы гарантированно входим в 50 % наиболее высокооплачиваемых сотрудников.

Другой пример. Если для сдачи экзамена нужно набрать 5 баллов и более, а средняя оценка в группе равна 5, мы не знаем, сколько студентов сдали экзамен. Если экзамен сдавали 50 студентов, может случиться так, что 41 студент набрал 4 балла и не сдал экзамен, восемь студентов получили 10 баллов, еще один — 6 баллов. В результате средняя оценка равна 5, хотя распределение оценок в группе действительно немного необычно. Если медиана равна 5, то половина студентов в группе точно сдала экзамен.

Мода

Когда речь идет о показателях центра распределения, также всегда упоминается мода. Мода — это значение, которое встречается наиболее часто. В выборке 0, 2, 7, 2, 8, 2, 5, 4 мода равна 2. Ее имеет смысл использовать для качественных показателей. Так, например, если в выборке новорожденных чаще всего встречаются карие глаза, то мода равна карему цвету. Она не содержит какой-то другой информации. Использование моды в этом контексте обусловлено скорее традициями, чем реальной полезностью.

* * *

ФЛОРЕНС НАЙТИНГЕЙЛ

Летом 1853 года, разбив турецкую армаду, русский черноморский флот был готов захватить Стамбул и взять под контроль пролив Босфор, поставив под угрозу сообщение Великобритании с Индией и нанеся ущерб интересам Франции в Средиземном море. Великобритания объявила России войну, отправив войска на полуостров Крым, где к ним присоединились французская и турецкая армии. Так началась Крымская война, которая завершилась в 1856 году и унесла тысячи жизней.

Крымская война считается самой неудачной для британского военного командования. Также это первая война, зафиксированная на фотографиях и в отчетах репортеров. Эта деталь может показаться незначительной, но журналисты в своих статьях рассказывали об ужасающих условиях жизни солдат и бедствиях, вызванных некомпетентностью военного командования. В результате общество возмутилось, и британский военный министр был вынужден отправить на фронт сестер милосердия, во главе которых стояла увлеченная, умная и опытная Флоренс Найтингейл.

Прибыв на фронт, сестры обнаружили, что госпитали находятся в ужасном состоянии. Флоренс Найтингейл объяснила, что большинство смертей было вызвано не ранениями, а инфекционными заболеваниями. Она собирала и документально фиксировала данные, которые свидетельствовали о связи между переполненностью госпиталей и уровнем смертности, уделяя основное внимание санитарии, правильному питанию и уходу за ранеными.

В течение первых семи месяцев войны, до прибытия Флоренс Найтингейл, раненый британский солдат имел больше шансов выжить, если оставался на поле боя, а не поступал в военный госпиталь. В последние шесть месяцев войны благодаря изменениям в уходе за ранеными смертность снизилась с 40 до 2 %.

Флоренс Найтингейл умело отбирала данные, отражающие реальность, и проводила грамотный анализ, чтобы понять суть проблемы и возможные способы ее решения. С помощью статистических исследований и грамотно представленных результатов она смогла преодолеть бюрократию и консерватизм военных и убедить верховное командование в необходимости радикального изменения устройства военных госпиталей. Она спасла множество жизней, а многие процедуры, введенные ею, до сих пор применяются в современных больницах. Флоренс Найтингейл — первая женщина, ставшая членом британского Королевского статистического общества.